# 하드웨어 설정

> Xisom Edge AI Box를 프로비저닝하고, 실행 공급자 모드를 선택한 뒤 네트워크에 연결합니다.

소프트웨어를 설치하기 전에 박스를 프로비저닝하고, 추론 실행 방식(GPU 대 CPU)을 선택한 뒤
공장 네트워크에 연결하세요.

## 지원 하드웨어

| 등급 | CPU | GPU | RAM | 추론 모드 |
|------|-----|-----|-----|----------------|
| Lite | 8코어 x86_64 | — | 16 GB | CPU 전용 |
| Pro  | 8코어 x86_64 | NVIDIA T4 / A2 | 32 GB | TensorRT 지원 |
| Max  | 16코어 x86_64 | NVIDIA L4 / A10 | 64 GB | 다중 모델 |
| Edge | NVIDIA Jetson (Orin / Xavier) | 통합형 | 16–32 GB | L4T(arm64)의 TensorRT |

## 엣지 GPU 사전 요구사항

박스에 NVIDIA GPU가 있는 경우(Pro, Max 또는 Jetson 등급), Xisom 설치 전에 운영체제
이미지에 다음이 준비되어 있어야 합니다:

- GPU에 호환되는 **NVIDIA 드라이버**.
- 컨테이너가 GPU에 접근할 수 있도록 하는 **NVIDIA Container Toolkit**.
- Jetson 모듈의 경우: 툴킷이 연결된 **L4T(arm64)** 베이스 이미지.

CPU 전용(Lite) 박스에서는 위의 어떤 것도 필요하지 않습니다 — 추론이 CPU에서 실행됩니다.

## 실행 공급자 모드

추론 런타임은 하드웨어에 맞는 **실행 공급자**를 선택합니다. 설치 시 일치하는 프로필을
선택합니다([오프라인 번들 설치](/ko/install-deploy/offline-bundle-install/) 참조).

  
**TensorRT (GPU)**

  **최고 성능.** TensorRT 가속과 함께 NVIDIA GPU를 사용해 가장 낮은 추론 지연 시간을
  제공합니다. Pro, Max, Jetson 등급에서 사용 가능합니다.

  - 호스트에 NVIDIA 드라이버 + Container Toolkit이 필요합니다.
  - 첫 실행 시 TensorRT 엔진을 컴파일합니다 — 추론 서비스가 healthy를 보고하기 전 2~3분의
    워밍업을 예상하세요.

  
  
**CUDA (GPU)**

  **TensorRT 엔진 컴파일 없는 GPU 가속.** CUDA를 통해 GPU에서 모델을 구동합니다. 모델이
  TensorRT 비호환이거나 첫 실행 컴파일 지연을 피하고 싶을 때 좋은 대안입니다.

  - 호스트에 NVIDIA 드라이버 + Container Toolkit이 필요합니다.

  
  
**CPU**

  **GPU 불필요.** 추론이 전적으로 CPU에서 실행됩니다. Lite 등급 박스나 GPU를 사용할 수
  없는 곳에서는 `amd64-cpu` 설치 프로필을 사용하세요.

  - 이식성이 가장 높지만 GPU 모드보다 지연 시간이 큽니다.

  

모델에 맞는 GPU 모드를 선택하세요. GPU 박스가 예기치 않게 CPU로 폴백하면, 대시보드에
활성 실행 공급자가 표시되어 이를 알아챌 수 있습니다. [모니터링](/operate/monitoring/)을
참조하세요.

## 네트워크 요구사항

- 관리(대시보드 + API)를 위한 LAN 포트 1개.
- 센서와 PLC가 있는 OT 네트워크를 위한 선택적 두 번째 포트.
- 사용하는 경우, 라이선스 및 업데이트 서버로의 아웃바운드 HTTPS(구성 가능한 허용 목록).
  에어갭 사이트는 [오프라인
  번들](/ko/install-deploy/offline-bundle-install/)로 설치하며 아웃바운드 접근이
  필요 없습니다.

## 첫 부팅

1. 전원과 두 네트워크 포트를 모두 연결합니다.
2. `https://your-device-ip`로 접속합니다(박스의 관리 IP로 대체).
3. 설치 중 생성한 관리자 계정으로 로그인합니다.
4. [입력 데이터소스 연결](/ko/configure/input-datasources/)로 계속 진행합니다.

## 문제가 발생하면

- GPU 박스가 CPU로 폴백하거나 첫 부팅 시 `unhealthy`에 멈춘 경우 —
  [문제 해결](/ko/troubleshooting/) 런북을 참조하세요.

## 다음 단계

  - [오프라인 번들로 설치](/ko/install-deploy/offline-bundle-install/) — 에어갭, USB 배송 가능 설치 런북.
  - [데이터소스 연결](/ko/configure/input-datasources/) — 센서 및 공정 데이터를 스트리밍합니다.